Название: Атлас искусственного интеллекта: руководство для будущего
Автор: Кейт Кроуфорд
Издательство: АСТ
Серия: Программирование для всех
Год: 2023
Страниц: 321
Язык: русский
Формат: pdf, fb2, epub
Размер: 11.3 MB

Искусственный интеллект стал неотъемлемой частью современного мира, помогая людям в множестве сфер – от медицины до тяжелой промышленности. Оптимизация рабочих процессов, скорость выполнения, машинная точность в расчетах или креатив в творчестве – кажется, что ИИ стал совершенным инструментом для любой задачи.

Кейт Кроуфорд – старший научный сотрудник Microsoft, профессор Калифорнийского университета – предлагает нам книгу-исследование, обращая наше внимание на темную сторону успеха и скрытые издержки искусственного интеллекта.

В книге «Атлас ИИ» профессор Кроуфорд ответит на такие вопросы:

– как ИИ формирует наше понимание самих себя и нашего общества?
– как ИИ влияет на информационные ресурсы и социальные сети?
– как ИИ влияет на усиление неравенства между людьми?
– как ИИ контролирует органы власти и структуры стран?

При контролируемом машинном обучении инженеры предоставляют компьютеру маркированные обучающие данные. Затем в игру вступают два различных типа алгоритмов: обучающие и классифицирующие. Обучающий алгоритм – это алгоритм, который учится на помеченных данных; он сообщает классификатору, как лучше проанализировать связь между новыми входными данными и желаемым конечным результатом (или предсказанием). Например, он может определить: содержится ли на изображении лицо, является ли электронное письмо спамом. Чем больше маркированных примеров, тем точнее будет алгоритм. Существует множество видов моделей машинного обучения, включая нейронные сети, логистическую регрессию и деревья решений. Инженеры выбирают модель в зависимости от того, что они создают – будь то система распознавания лиц или средство определения настроений в социальных сетях, – а затем подбирают ее под свои вычислительные ресурсы.

Рассмотрим задачу создания системы машинного обучения, способной определять разницу между изображениями яблок и апельсинов. Сначала разработчику необходимо собрать, пометить и обучить нейронную сеть на тысячах помеченных изображений яблок и апельсинов. С программной стороны алгоритмы проводят статистический анализ и разрабатывают модель для распознавания разницы между двумя классами. Если все идет по плану, обученная модель сможет различать изображения яблок и апельсинов, с которыми она никогда раньше не сталкивалась.

Книга «Атлас искусственного интеллекта» отмечена такими изданиями как Wall Street Journal, Science, CHOICE, New Yorker и многими другими, а также признана лучшей книгой по информатике 2022 ASIS&T — ассоциации компьютерных наук и технологий.

В формате PDF A4 сохранен издательский макет.